導(dǎo)讀:網(wǎng)站流量是影響電商轉(zhuǎn)化率的一個重要因素,也是判定一個網(wǎng)站好與壞的重要標(biāo)準(zhǔn)。一般來說,網(wǎng)站流量分析包含四部分:流量來源分析、流量效率分析、站內(nèi)數(shù)據(jù)流分析和用戶特征分析。
發(fā)表日期:2019-06-23
文章編輯:興田科技
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網(wǎng)站流量是影響電商轉(zhuǎn)化率的一個重要因素,也是判定一個網(wǎng)站好與壞的重要標(biāo)準(zhǔn)。一般來說,網(wǎng)站流量分析包含四部分:流量來源分析、流量效率分析、站內(nèi)數(shù)據(jù)流分析和用戶特征分析。
一、流量來源分析
我們先來探討流量來源分析。電子商務(wù)就是販賣流量的生意,低成本的流量來源是保證企業(yè)盈利的重要條件。流量來源分析主要是要明白你的用戶都是從那些網(wǎng)站來的,那些網(wǎng)站的給你帶來更多的訂單、那些網(wǎng)站的流量是真實(shí)的,那些是虛假等。
流量分析一般分析以下內(nèi)容:
網(wǎng)站流量來源排名:那些網(wǎng)站貢獻(xiàn)的流量多,那些貢獻(xiàn)的少
搜索引擎關(guān)鍵詞分析:根據(jù)關(guān)鍵詞的來源分析來查看網(wǎng)站產(chǎn)品分布和產(chǎn)品組合。如果關(guān)鍵詞查詢多的產(chǎn)品卻不是網(wǎng)站的主推品,可以進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。
網(wǎng)站流量趨勢分析:網(wǎng)站的流量是否均衡穩(wěn)定,是不是有大幅度波動。一般來說流量突然增加的網(wǎng)站,如非發(fā)生突發(fā)事件,購買的廣告位作弊的嫌疑比較大。
網(wǎng)站流量核對:查看是否有莫名流量來源,流量來源大不大。如果莫名來源流量很大的話,有可能是您購買的CpC或者其他資源被注水了,將您的廣告鏈接分包給了點(diǎn)擊聯(lián)盟。
推介網(wǎng)站與直接訪問的比例:推介網(wǎng)站可以理解為外部廣告,直接訪問就是用戶直接輸入網(wǎng)址。一般來說,直接訪問量越大說明網(wǎng)站的品買知名度越高。
二、其次是流量效率分析
流量效率是指流量到達(dá)了網(wǎng)站是不是真實(shí)流量,主要分析指標(biāo)如下:
1、到達(dá)率:到達(dá)率是指廣告從點(diǎn)擊到網(wǎng)站landing page的比例。一般來說,達(dá)到率能達(dá)到80%以上是比較理想的流量。這個也跟網(wǎng)站的速度有關(guān),綜合來分析一下。
2、二跳率:這個也是為了分析流量的有效性。如果是有效流量的話,一般會有合理的二跳。如果是虛假點(diǎn)擊的話,一般是沒有二跳的。當(dāng)然不排除有些虛假作弊行為。
3、pV/Ip比:一般來說,有效的流量,網(wǎng)站內(nèi)容比較好的話,一個獨(dú)立Ip大概能有3個以上的pV。如果pV/Ip比能達(dá)到3以上的話,一般說明流量比較真實(shí),網(wǎng)站內(nèi)容也不錯。但是如果低于3的話,并不代表流量不真實(shí),也可能是網(wǎng)站本身的問題。如果pV/Ip過高的話,也可能有問題,比如人力重復(fù)刷新等,要謹(jǐn)慎對待。
4、訂單轉(zhuǎn)化率:這個是核心的數(shù)據(jù)了,沒有訂單轉(zhuǎn)化率,其他一切都是免談!影響轉(zhuǎn)化率的因素很多,需要我們對網(wǎng)站進(jìn)行綜合的分析與判定。
三、再次是站內(nèi)數(shù)據(jù)流分析
站內(nèi)數(shù)據(jù)流分析,主要用來分析購物流程是否順暢和產(chǎn)品分布是否合理,主要分析指標(biāo)如下:
1、頁面流量排名:主要查看產(chǎn)品詳情頁的流量,特別是頁陳列的產(chǎn)品詳情頁。參照終的銷售比例,優(yōu)勝劣汰,用以調(diào)整銷售結(jié)構(gòu)。
2、場景轉(zhuǎn)化分析:從頁-列表頁-詳情頁-購物車-訂單提交頁-訂單成功頁,的數(shù)據(jù)流分析。比如說,頁到達(dá)了10000用戶,伺此后的數(shù)據(jù)分別是8000-5000-1000-50-5,購物車到訂單提交頁的相差比較大,大概就能看出來是購物車出了問題,需要改進(jìn)。
3、頻道流量排名:各個頻道流量的排名,主要用來考慮產(chǎn)品組織的問題。
4、站內(nèi)搜索分析:這個反應(yīng)的是用戶關(guān)心的產(chǎn)品有哪些,產(chǎn)品調(diào)整的直接數(shù)據(jù)。
5、用戶離開頁面分析:用戶在那些也頁面離開多?是頁還是頻道頁?是購物車還是訂單提交頁。突然的大比例的離開網(wǎng)站,往往預(yù)示這問題的存在。
四、后是用戶特征分析:
1、用戶停留時間:這個放在用戶特征分析里有些牽強(qiáng)。而且目前監(jiān)控用戶停留時間的方式是:用戶到達(dá)時間-用戶離開時間,但是用戶什么時候離開很難準(zhǔn)確判斷,這種數(shù)據(jù)僅作參考,一般停留時間越長網(wǎng)站粘性越好。如果用戶停留時間超過1個小時,基本就是假流量,或者用大打開網(wǎng)頁忘記關(guān)了,呵呵。
2、新老用戶比例:老用戶比例越高,證明用戶忠誠度不錯。但是還要考慮絕對量,不能靠新用戶越來越少來襯托老用戶比例越來越高。
3、用戶地域分析:用戶地域與訂單地域分布基本一致,基本上就是用過互聯(lián)網(wǎng)用戶的分布比例以及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度等。這個對于提升區(qū)域配送及服務(wù)比較有幫助。
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